基于改进粒子群的时差测向最优阵列布局

为了减小阵列布局对测向算法精度的影响，提升在特定场景下目标的测向精度，提出基于竞争策略和差分进化策略的粒子群优化（PSO-CDE）算法，并基于PSO-CDE实现时差测向阵列优化。首先，基于时差测向的原理，以位置约束和基线约束设计传感器阵列，以均方误差构建适应度评价函数；其次，提出PSO-CDE算法来提高粒子群性能和鲁棒性，并基于PSO-CDE算法对阵列布局进行策略优化；最后，通过仿真靶场环境，得到不同条件下的优化阵列布局。仿真结果表明：优化后的阵列较规则阵列具有更高的目标测向精度。同时，对比分析最优阵列中阵列基线、阵元数量和时延误差对测向精度的影响，为实际场景中阵列布局优化策略的选择提供相应的参考依据。